Collaborative learning using topographic maps
Résumé
Le clustering collaboratif est un domaine émergeant du machine learning à fort potentiel applicatif, ayant des similarités avec l’apprentissage par ensemble et l’apprentissage par transfert. Dans cette article, nous proposons une méthode permettant de combiner un framework collaboratif avec la structure des Cartes Topographiques (GTM) afin d’obtenir un algorithme permettant de l’apprentissage par transfert entre algorithmes travaillant sur des données similaires. Notre approche a été validée sur plusieurs jeux de données et a montré un fort potentiel.
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
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